Optimiser la diffusion dans les réseaux ad hoc sans fils en utilisant le codage réseaux

Optimized broadcasting in wireless ad-hoc networks using network coding

• Auteur / Autrice : Nour Kadi
• Direction : Khaldoun Al Agha
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 11
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Informatique de Paris-Sud
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne ; 1998-2020)
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)
• Jury : Président / Présidente : Michel de Rougemont
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Khaldoun Al Agha, Michel de Rougemont, Muriel Médard, Guy Philippe, Michel Kieffer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Multicast (réseaux d'ordinateurs)

Réseaux ad hoc (informatique)

Mots clés libres

Codage réseau

Relais multipoint (MPR)

Code fontaine

Flooding

Résumé

Le "Codage Réseau" (Network Coding) est une nouvelle technique qui permet aux routeurs de combiner les flux qu'ils reçoivent et à rediriger ces combinaisons vers les différentes routes. Il a été montré que le codage réseau, combinée avec la diffusion sans fil, peut potentiellement améliorer les performances en termes de débit, l'efficacité énergétique et l'utilisation de bande passante. Notre étude commence par l'intégration de codage réseaux avec la technique de relais multipoint (MPR). MPR est un mécanisme de diffusion efficace qui a été utilisé dans de nombreux protocoles sans fil. Nous montrons que la combinaison de deux techniques ensemble peut réduire le nombre de paquets transmis et augmenter le débit. Nous avons réduit la complexité en proposant un système de codage opportuniste qui effectue des opérations de codage sur le corps binaire. Au lieu de combiner les paquets reçus de manière linéaire, nous employons de sommation arithmétique modulo 2. A chaque transmission, un nœud choisit les paquets pour coder en utilisant les informations sur l'état de voisins tente de livrer un nombre maximum de paquets. Pour réduire Le surcoût (overhead), c'est-à-dire la quantité d'information de contrôle échangée, nous proposons un nouveau schéma de codage. Il utilise LT-code (un type de code fontaine) pour éliminer le besoin d'un feedback parfait entre les voisins. Ce système effectue le codage et le décodage avec une complexité logarithmique. Nous optimisons LT-code pour accélérer le processus de décodage. L'optimisation est réalisée en proposant une nouvelle distribution qui sera utilisés durant le processus d'encodage. Cette distribution permet aux nœuds intermédiaires de décoder même si peu de paquets codés sont reçus.

Network coding is a novel technique which attracts the research interest since its emergence in 2000. It was shown that network coding, combined with wireless broadcasting, can potentially improve the performance in term of throughput, energy efficiency and bandwidth utilization. Our study begins with integrating network coding with multipoint relay (MPR) technique. MPR is an efficient broadcast mechanism which has been used in many wireless protocols. We show how combining the two techniques together can reduce the number of transmitted packets and increase the throughput. We further reduce the complexity by proposing an opportunistic coding scheme which performs coding operations on the binary field. Instead of linearly combining packets, we employ arithmetic summing packets in modulo 2, which simply corresponds to XOR the corresponding bits in each packet. These operations are computationally cheap. Using neighbors state information, a node in our scheme chooses packets to encode and transmit at each transmission trying to deliver a maximum number of packets. Therefore, an exchange of the reception information between the neighbors is required. To reduce the overhead of the required feedback, we propose a new coding scheme. It uses LT-code (a type of fountain code) to eliminate the need of a perfect feedback among neighbors. This scheme performs encoding and decoding with a logarithmic complexity. We optimize LT-code to speed up the decoding process. The optimization is achieved by proposing a new degree distribution to be used during the encoding process. This distribution allows intermediate nodes to decode more symbols even when few encoded packets are received.